Von allen Geschichten über künstliche Intelligenz, die kürzlich erschienen sind, eine neue von Josh Dzieza in Zusammenarbeit mit New York Und „The Verge“ ist zu gleichen Teilen fesselnd und erstaunlich. Es untersucht eine scheinbar einfache Prämisse: Damit KI-Modelle funktionieren, müssen sie mit Daten gefüttert werden – so viele Daten, fast unvorstellbare Datenmengen. Geben Sie „Rezensenten“ ein. Das heißt, Millionen von Menschen auf der ganzen Welt arbeiten für allgemein niedrige Löhne und erledigen monotone Aufgaben wie das Markieren von Fotos von Kleidung, bis KI-Modelle schlauer werden. Dzieza schreibt, dass „hinter „selbst den beeindruckendsten KI-Systemen Menschen stehen – riesige Mengen von Menschen, die Daten kennzeichnen, um sie zu trainieren, und Daten mit Anmerkungen versehen, wenn sie verwirrt sind.“
In einer, wie er es nennt, „aufstrebenden globalen Industrie“ arbeiten sie für Unternehmen, die diese Daten zu einem exorbitanten Preis an große Unternehmen verkaufen und gleichzeitig eine Kultur der Geheimhaltung stärken.
Tatsächlich ist es Kommentatoren in der Regel verboten, über ihre Arbeit zu sprechen, auch wenn sie über das Gesamtbild ohnehin im Dunkeln bleiben. (Einer der großen Player ist Scale AI, der Datenanbieter des Silicon Valley.) „Das Ergebnis ist, dass mit wenigen Ausnahmen wenig über die Informationen bekannt ist, die das Verhalten dieser Systeme beeinflussen, und noch viel weniger über die Menschen, die es sind.“ Es zu gestalten.“ Dzieza interviewte zwanzig Kommentatoren auf der ganzen Welt, er arbeitete sogar als eine Person, um sich ein vollständiges Bild zu machen. Irgendwann bei der Beschreibung der Mensch-Maschine-Rückkopplungsschleife bietet er dieses verblüffende Juwel an: „ChatGPT wirkt so menschlich, weil es von einer KI trainiert wurde, die Menschen simulierte, die eine von Menschen simulierte KI bewerteten, die vorgab, ein Mensch zu sein.“ bessere Version einer KI. Er wurde im menschlichen Tippen geschult.“ (Die Ganze Geschichte Lesenswert.)
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